Data Scientist / Математик

Описание

ФИО:
Кейно Андрей Вячеславович

Образование:

1989 - Физик Новосибирский Государственный Университет, Физический Факультет, кафедра аэродинамики и аэрофизики.
1995 – Аспирант, Аспирантура НЭТИ, по специальности Молекулярная физика и теплофизика

Примеры решения задач:
Примеры кода:
https://github.com/AndreiKeino/CSharp-like-properties-in-python
https://github.com/AndreiKeino/camex

Пример вебсайта:
https://asset-master.net/

Опыт работы:

Декабрь 2021 – март 2022
МКК Деньгимигом, Набережные Челны
Разработчик алгоритмов data science
Разработал веб сервис для скоринга с линейной зависимостью распределения рекомендованной суммы займа при заданных среднем и макcимуме/минимуме и пр… в зависимости от вероятности дефолта с использованием flask, docker, Catboost, sftp, ssh, bash


Июль 2021 – Август 2021
Временная удаленная работа на частного предпринимателя, Казань, разработчик алгоритмов.
Разработал теорию и код для оценки вероятности и некоторых статистик для мультивариативного распределения.
Используемое ПО/ЯП/библиотеки: Python, numpy.

Декабрь 2020 – Февраль 2021
Глобал мониторинг, Оренбург, специалист по AI, временная работа.
Разработал аналитический алгоритм, который, обнаруживает аномалии топлива (заправка, слив, выбросы, как мне кажется,
намного лучше, чем алгоритм отсюда: https://gurtam.com/en/wialon
Используемое ПО/ЯП/библиотеки: Python, R, pandas, numpy, scipy, matplotlib, plotly, sftp, ssh, bash.

Июнь 2019 – Октябрь 2019
Всероссийский теплотехнический институт, Data Scientist, временная работа.
Имплементация физических моделей, анализ и прогноз временных рядов, разработка библиотеки для прогноза неисправностей оборудования на ТЭЦ.
Алгоритмы: Линейные модели, ARIMA, Динамическая гармоническая регрессия, ….
Используемое ПО/ЯП/библиотеки: Python, R, Postgresql, Influxdb, Scipy, Pandas, Numpy, Matplotlib, Plotly.

01.09.2016 – 29.10.2018
Организация:
НПП ТИК, Пермь.
Должность:
Инженер – программист, c 1.03.2018 инженер – исследователь.
Обязанности и достижения:
Планирование и проведение экспериментов. Цифровая обработка сигнала для вибродиагностики. Поиск и исправление ошибок в алгоритмах цифровой обработки сигнала. Подбор и разработка алгоритмов цифровой обработки сигнала. Были реализованы два алгоритма сегментации, вейвлеты (DWT, MODW, CWT), понижение уровня шума при помощи MODWT, функции для вибродиагностики при помощи непрерывного вейвлет – преобразования (CWT), цифровая фильтрация, децимация сигнала, измерение фазы методом Zero CRossing with Filtration, Корреляция, Когерентность (метод Велша), Спектр Огибающей, и пр.... Предложены и реализованы некоторые новые методы диагностики дисбаланса и расцентровки. Разработал фреймворк для применения алгоритмов машинного обучения для вибродиагностики.
Используемое ПО/ЯП/библиотеки – Matlab, MS C#, C/C++, Python, R, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Pandas, MatPlotLib, Shiny, Accord.NET, ...

Апрель – июнь 2016 — работал в АСФ ГС СО РАН Инженером
Функции: Сборка детектора тепловых нейтронов под руководством Зав. Лаб. Пайка плат свободного монтажа, монтаж и тестирование модулей автоматизации эксперимента. Установка ПО на компьютер (MSDOS)

Работал в Институте Теплофизики около 6 лет c 1989 по 1995 младшим научным сотрудником, инженером. В основном занимался экспериментами – термоанемометрия,
вакуумное напыление. Основные обязанности – подбор и разработка экспериментального оборудования, планирование и проведение экспериментов, обработка результатов экспериментов. В основном занимался самостоятельной постановкой и проведением экспериментов в области термоанемометрии
(измерение компонент вектора средней скорости и компонент тензора турбулентных напряжений). Есть около 6 - ти научных публикаций по термоанемометрии.
В последнее время работал программистом – около 14 лет, по большей части недокументированно (фриланс) – языки программирования C++; C#

Навыки:

- Опыт программирования – 12 лет.

- Языки программирования: - Python, R, Matlab, C#, C/C++

- Frameworks, tools, etc…: WinForms, PyQt/PySide2, Flask, Plotly.js, Cvxpy, docker, микросервисы, скоринг

- Data Science: - Статистика (проверка гипотез, ANOVA, регрессионный анализ, непараметрическая статистика), Principal Component Analysis, регресии - Linear, Ridge, Lasso, Huber, Quantile, Logistic.

- Statistical learning – KNN, SVM, Random forest, кластеризация

- Нейронные сети: FC, CNN, LSTM, GAN’s, Computer Vision, Pytorch.

- Анализ и прогноз временных рядов ( Time series analysis & forecasting ) – : ARIMA, SARIMA, Time series decomposition (X11, SEATS, STL), Generalized linear models, Exponential Smoothing State Space Model, Regression with ARIMA errors, Dynamic harmonic regression, Hierarchical time series, Vector autoregression, Neural network autoregression, Bagging.

- Оптимизация с ограничениями (Convex optimization)

- Физика: - Теплофизика, Аэродинамика.

– Прочее: Latex, Написание научных статей.


Дополнительное образование:

2018 - Изучил Data Science Specialization на Coursera – первые 9 курсов из 10, без получения сертификата. Мои Courseworks & Quizzes здесь - https://rpubs.com/andrei_keino , https://andrei-keino.shinyapps.io/developing_data_products_course_project/ .
2018 - Изучил Deep Learnig Specialization на Coursera без получения сертификата.
2018 - Окончил онлайн - курс Stanford StatLearning - SELF PACED Statistical Learning course.
2019 - Изучил курс Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis на Coursera без получения сертификата
2019 - Изучил курс Bayesian Statistics: Techniques and Models на Coursera без получения сертификата. Capstone проект здесь: https://github.com/AndreiKeino/Coursera_Bayesian_Statistics_Techniques_and_Models/tree/master/Bayesian_Statistics_Techniques_and_Models/week_5
2019 – Изучил курс Practical Time Series Analysis на Coursera без получения сертификата. Тесты здесь: https://github.com/AndreiKeino/Coursera---Practical-Time-Series-Analysis/tree/master/Practical Time Series Analysis
2020 – Изучил курс EECS 498-007 / 598-005 Deep Learning for Computer Vision: https://web.eecs.umich.edu/~justincj/teaching/eecs498/
Задания здесь:
https://github.com/AndreiKeino/EECS-498-007-598-005-Deep-Learning-for-Computer-Vision

2020 – Изучил курс “Конвексная Оптимизация” - EE364a, EE364b: Convex Optimization
https://see.stanford.edu/Course/EE364A
https://see.stanford.edu/Course/EE364B

Задания здесь:
https://github.com/AndreiKeino/Convex-Optimization-EE364


Portfolio:

Portfolio optimization website - full – stack web разработка с Flask, Brython (frontend), Flask – Socketio, SqlAlchemy, nginx, uwsgi: вебсайт -
asset-master.net

- asset-master.net website highlights:

asset-master.net website can optimize portfolio using arbitrary user data in csv format
asset-master.net website routines uses daily stock data (not yearly or monthly)
asset-master.net website performs processor high - load math routines one by one
asset-master.net website shows task processing log in real time


Оптимизация с ограничениями (Конвексная оптимизация) (convex optimization), Cvxpy, PyQT.
Оптимизация портфеля (модель Марковица)
https://pypi.org/project/camex/0.0.1a1/

Regression analysis and statistical testing:
https://rpubs.com/andrei_keino/402966

Hypothesis testing:
https://rpubs.com/andrei_keino/401944

FC neural networks:
https://github.com/AndreiKeino/EECS-498-007-598-005-Deep-Learning-for-Computer-Vision/blob/master/assignments/3/fully_connected_networks_completed.ipynb

Convolutional neural networks with PyTorch (ResNet implementation):
https://github.com/AndreiKeino/EECS-498-007-598-005-Deep-Learning-for-Computer-Vision/blob/master/assignments/4/pytorch_autograd_and_nn_completed.ipynb

Recurrent neural networks, LSTM, attention:
https://github.com/AndreiKeino/EECS-498-007-598-005-Deep-Learning-for-Computer-Vision/blob/master/assignments/4/rnn_lstm_attention_captioning_completed.ipynb

Generative adversarial networks:
https://github.com/AndreiKeino/EECS-498-007-598-005-Deep-Learning-for-Computer-Vision/blob/master/assignments/6/generative_adversarial_networks_completed.ipynb

Forecasts: SARIMA:
https://github.com/AndreiKeino/Coursera---Practical-Time-Series-Analysis/blob/master/Practical Time Series Analysis/week_6/02 Applications/02 SARIMA+code+for+Milk+production-update.md

Digital signal processing:
https://figshare.com/articles/Valve_Spring_Fault_Detection_Final_1_pdf/7745330

Website:

At https://www.w3schools.com/spaces/

https://andrei-keno-cv.w3spaces.com/index.html


Linkedin:
https://www.linkedin.com/in/andrei-keino-37334619/



2018 - принимал участие в состязаниях на Kaggle. Рейтинг на Kaggle – top 5%. Мой профиль на Kaggle - https://www.kaggle.com/andreikeino

Родился:
18. 09. 1965.

- Иностранные языки – английский, могу проходить интервью
- Skype – andrei_keino
- e-mail: andreikeino@gmail.com


Список научных публикаций:

Simple and effective algorithm for constant state detection in time series.
https://vixra.org/pdf/2110.0094v1.pdf

Backtesting Investigation of Effect of the Optimized S&P 500 Portfolio Diversification with L2 Regularization.
https://vixra.org/abs/2105.0143 - это моя 1- я курсовая по курсу “Convex optimization”

- Detecting a Valve Spring Failure of a Piston Compressor with the Help of the Vibration Monitoring.
preprint:
https://figshare.com/articles/Valve_Spring_Fault_Detection_Final_1_pdf/7745330


- Experimental and numerical modeling of the vortex furnace aerodynamics.
Russian Journal of Engeneering Thermophysics – 1996, N. 1.
A. W. Keyno, D. V. Krasinsky, V. V. Salomatov, A. D. Rychkov.

- Modelling the vortex furnace Aerodynamics.
A. W. Keyno, D. V. Krasinsky, A. D. Rychkov, V. V. Salomatov
4th European Conference on Industrial Furnaces And Boilers. Espino-Porto-Portugal, 1-4 April, 97. Preprints, Vol. 2

Hot – Wire measurements in three – dimensional turbulent flows with the probe rotated in one plane.
A. V. Keino, V. V. Salomatov.
Thermophysics and Aeromechanics. Vol. 4, N 1, 1997, Russian Academy of Science, Siberian Branch.

Исследование структуры потока в отрывном течении на треугольном крыле.
Известия Сибирского Отделения Академии наук СССР. Сер. Технических наук, 1989, вып. 3. с. 54.
Бардаханов С.П., Кейно А. В., Козлов В. В.

Исследование развития возмущений в области отрыва над треугольным крылом.
Сибирский Физико – Технический Журнал, 1993, вып. 6 с. 22.
Бардаханов С.П., Кейно А. В., Козлов В. В.

Исследование аэродинамики турбулентного потока в вихревой топке ЦКТИ.
Тезисы Регионального семинара ”Новые технологии и научные разработки в энергетике” Новосибирск, апрель 1995 г
Кейно А.В Саломатов В. В.

О термоанемометрических измерениях в трехмерных турбулентных потоках при повороте датчика термоанемометра в одной плоскости.
Теплофизика и Аэромеханика, 1996. № 2
Кейно А.В Саломатов В. В.

[pic]